Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
OpenAI

gpt-4o-2024-08-06

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-08-06 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in augustus 2024 als onderdeel van de GPT-4o-familie. Het model vertegenwoordigt een iteratie van OpenAI's multimodale architectuur, hoewel het in deze implementatie voornamelijk functioneert als tekstgeneratiesysteem. Het is ontworpen voor algemene natuurlijke taaltaken, waaronder contentgeneratie, analyse, samenvatting, programmeerassistentie en conversationele toepassingen. Het model verwerkt tekstinvoer en genereert coherente antwoorden over diverse domeinen en gebruikssituaties. Het model maakt gebruik van een transformer-gebaseerde architectuur, getraind op een breed corpus van internettekst en andere gegevensbronnen tot aan de kennisafsluitdatum. Hoewel specifieke parametercounts en architectuurdetails niet publiekelijk zijn vrijgegeven door OpenAI, demonstreert GPT-4o-2024-08-06 capaciteiten die consistent zijn met grootschalige taalmodellen, inclusief contextueel begrip, redeneren en het onderhouden van dialogen over meerdere beurten. De contextvensterspecificaties van het model blijven onbekend door de provider, hoewel wordt verwacht dat het aanzienlijke contextlengtes ondersteunt die typisch zijn voor de GPT-4o-serie. Binnen OpenAI's modelaanbod positioneert GPT-4o-2024-08-06 zich als een capabele algemene optie in de GPT-4o-familie. Het bedient gebruikers die betrouwbare tekstgeneratie nodig hebben zonder noodzakelijkerwijs de absoluut nieuwste modelversie te vereisen. Het model behoudt compatibiliteit met OpenAI's API-infrastructuur en volgt de standaard veiligheids- en contentkaders van het bedrijf. Het is geschikt voor toepassingen variërend van individuele ontwikkelaarsprojecten tot enterprise-integraties die consistente taalmodelprestaties vereisen.

gpt-4o-2024-08-06 van OpenAI is een veelzijdig taalmodel voor uiteenlopende zakelijke en creatieve toepassingen.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 01

Kwaliteitsscores

Evaluatieresultaten van judge-model beoordelingen over diverse taakcategorieën. Scores weerspiegelen coherentie, accuratesse en instructieopvolging.

100
Code generatie
99
Meertaligheid
100
Redeneren
Sectie 02

Prijsgeschiedenis

Directe provider-tarieven per miljoen tokens, plus een typische gespreks-kostschatting.

💰
API-tarieven — gpt-4o-2024-08-06
$2.50 per 1M input-tokens
$10.00 per 1M output-tokens
≈ $0.0035 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$2.50
per 1M output-tokens$10.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$2.50

input / 1M

— stable

$10.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-072026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sectie 03

Sterke & zwakke punten

Gebaseerd op benchmark-resultaten en geaggregeerde community-feedback over echte use-cases.

Sterke punten

Sterke algehele taalvaardigheidHeldere, coherente schrijfstijlBetrouwbare codeondersteuningUitstekende instructieopvolgingContextvenster van standaardGoede balans snelheid en kwaliteitMeertalige verwerking

Zwakke punten

Minder sterk dan topmodellenBeperkter bij zeer complexe takenNiet de goedkoopste optie
Sectie 04

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
Sectie 05

Veelgestelde vragen

gpt-4o-2024-08-06 is een veelzijdig model geschikt voor schrijven, samenvatten, coderen, Q&A en gespreksassistentie. Het biedt een goede balans tussen kwaliteit en snelheid.

Een betrouwbare, goed afgeronde keuze voor teams die schaalbaar willen werken met AI.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 06

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Nog geen meetdata

Er zijn nog niet genoeg API-aanroepen geregistreerd om beschikbaarheidsstatistieken voor dit model te tonen. Data verschijnt zodra het model live verkeer ontvangt.

Sectie 07

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-593/100 · 75 runs
65 correct8 partial2 wrong87% accuracy
2026-06-14

Stable performance maintained with expanded multimodal toolkit

GPT-4o maintains consistent performance across benchmarks while continuing to offer its comprehensive feature set. The model demonstrates stable results in mathematical reasoning with MATH scores holding at 74.6% and GSM8K at 91.8%. Coding capabilities remain robust with HumanEval at 90.2% and other programming benchmarks showing minimal variance. MMLU performance sits at 87.2%, indicating steady knowledge retention across domains. The model continues to support an extensive array of capabilities including vision, structured output modes, PDF processing, and parallel tool execution. Prompt caching remains available for optimization. No significant performance degradation is observed across any measured benchmarks, suggesting reliable model stability. Vision and multimodal capabilities persist as core strengths alongside traditional text tasks. Users can expect consistent behavior for both established and newer feature integrations. The model maintains its position as a versatile option for applications requiring multiple input modalities and structured output formats. Overall, this represents a period of consolidation rather than dramatic change, with the focus on maintaining quality across the expanded feature surface area introduced in previous iterations.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Stable benchmark performance maintained Full multimodal toolkit retained Consistent coding accuracy No capability regressions detected
Sectie 08

Volledig modelprofiel

gpt-4o-2024-08-06 — illustration 1
gpt-4o-2024-08-06: de structured-outputs-snapshot

gpt-4o-2024-08-06 is de release van augustus 2024 van OpenAI's GPT-4o, de snapshot die strikte structured outputs introduceerde binnen de 4o-familie. Het is het model dat schema-gebonden generatie betrouwbaar genoeg maakte om productie-extractie- en tool-calling-pipelines op te bouwen zonder dat je een defensieve parserlaag hoefde te schrijven.

Voor teams die rond die capability hebben gebouwd toen ze uitkwam, is dit vaak het vastgepinde model in hun CI- en eval-pipelines. Voor nieuwe bouwprojecten zijn de floating tag of de GPT-4.1-familie de betere standaardkeuze.

Waar deze snapshot beroemd om was

De voornaamste verandering in de release van 6 augustus 2024 waren strikte structured outputs. Vóór deze snapshot werkte het meestal wel om GPT-4o om JSON te vragen tegen een schema, maar af en toe produceerde het gehallucineerde extra velden, foutieve nesting of waarden van het verkeerde type. Je schreef defensieve parsing en deed retries op de mislukte calls.

De augustus-release schroefde dat strakker aan. De structured-output-modus garandeert schema-conformiteit op de inferentielaag in plaats van op de promptlaag. Een verzoek dat output vraagt die overeenkomt met een JSON-schema krijgt output die overeenkomt met dat JSON-schema, punt. Het patroon van "vraag, parse, valideer, retry bij mislukken" werd voor een hele categorie extractie- en tool-use-werk teruggebracht tot één round trip.

Het downstream-effect op tooling was reëel. Agent frameworks die voorheen elke model-call moesten omhullen met een retry-on-malformed-JSON-lus konden die laag laten vallen. Vendor SDK's voegden directe schema-ondersteuning toe. Pipelines werden eenvoudiger en sneller.

Dat is wat je vastpint wanneer je deze datum aanwijst.

Wat er nog meer in deze snapshot zit

Het volledige feature-oppervlak van GPT-4o per augustus 2024. Tekst- en beeldinvoer. 128k-token contextvenster. Audio via de gelijktijdige endpoints. JSON-modus plus de nieuwe strikte structured outputs. Function calling, met dezelfde verbeteringen in schema-strictheid. Streaming.

De redeneerkwaliteit is solide verbeterd ten opzichte van de launch-snapshot van mei. De november-snapshot zou het later nog verder oprekken, maar augustus was al een merkbare stap vooruit op multi-step-prompts.

Wat niet in deze snapshot zit, is het werk aan redeneer- en schrijfkwaliteit dat in de release van 20 november landde, en uiteraard niets uit de GPT-4.1-familie.

Waarom teams nog steeds op augustus pinnen

Drie redenen komen consistent terug.

Ten eerste downstream-pipelines die rond het structured-outputs-gedrag van augustus zijn gebouwd. Hoewel latere snapshots de schema-strictheid behouden, zijn de specifieke randgevallen — wat er gebeurt met optionele velden, hoe het model omgaat met een schema met diep geneste oneOf, wanneer nulls worden teruggegeven versus weggelaten — op kleine manieren verschoven tussen snapshots. Een pipeline die nauwgezet is afgestemd op het augustus-gedrag kan op latere versies regressies vertonen.

Ten tweede golden-completion CI. Schema-gebonden output is in een testsuite gemakkelijker te asserten dan vrije tekst, waardoor augustus voor veel teams de eerste snapshot was die ze aan hun CI-baselines toevoegden. Die testsuites slagen vandaag nog steeds omdat het model niet is veranderd; de pin bumpen vereist een nieuwe baseline.

Ten derde gereguleerde workflows die deze specifieke identifier hebben goedgekeurd. Sommige compliance-reviews verlopen traag genoeg dat de augustus-pin de meest recente goedgekeurde snapshot is.

Sunset-risico

De snapshot van augustus 2024 zit comfortabel voorbij het vroege einde van OpenAI's typische deprecation-horizon van twaalf tot achttien maanden voor gedateerde modellen. De deprecation-datum is dichterbij dan de launch-datum.

Plan de migratie voordat de e-mail binnenkomt. Kies een doel — meestal gpt-4o-2024-11-20 voor de qua gedrag meest vergelijkbare opvolger, of GPT-4.1 voor een meer toekomstgerichte zet. Draai de eval. Bouw de diff. Zorg dat de migratie klaarstaat om uit te rollen binnen een release-window van jouw keuze, niet als reactie op een deprecation-notice.

Wat er veranderde in de november-snapshot

Als je een bump van augustus naar november overweegt, zijn dit de delta's die het waard zijn om te kennen:

Redeneren. November is zichtbaar sterker op multi-step-prompts en chain-of-thought-achtig werk. De redenering van de augustus-snapshot is niet slecht; die van november is beter.

Schrijfkwaliteit. November behandelt long-form schrijven met meer variatie in zinsstructuur en minder van de lichte stijfheid die augustus af en toe produceerde.

Refusal-kalibratie. November is op sommige grensgevallen iets minder agressief met weigeringen dan augustus. Bepaalde prompts die augustus afwijst, gaan op november probleemloos door.

Randgevallen van structured outputs. Het strikte schema-gedrag blijft behouden, maar de afhandeling van specifieke hoekgevallen is op kleine manieren verschoven. Als je downstream-parser gevoelig is voor die specifieke details, plan dan een echte eval-cyclus, niet alleen een tag-swap.

Pin-patroon

Het pragmatische patroon:

  • Pin in eval, CI en geaudite workflows.
  • Floaten in productieverkeer.
  • Wekelijks diffen tussen pinned en floating tegen een vaste promptset om gedragsdrift op te vangen.
  • Specifiek voor de augustus-snapshot: zorg voor een gedocumenteerd migratieplan naar november of naar GPT-4.1 voordat de deprecation aanbreekt.

Voor de floating tag en het huidige gedrag, zie GPT-4o. Voor de bredere familie-richting, zie GPT-4.1.

Wanneer je het kiest

Gebruik gpt-4o-2024-08-06 wanneer:

  • Een pipeline gebouwd rond het oorspronkelijke strikte structured-outputs-gedrag reproduceerbaarheid nodig heeft.
  • Een compliance-regime deze specifieke identifier heeft goedgekeurd.
  • CI-tests golden completions hebben die aan deze snapshot zijn gekoppeld.

Richt je voor nieuwe builds op een nieuwer model. De augustus-snapshot was een mijlpaal; productieverkeer hoort ergens dichter bij de voorkant van de rij.

Laatste technische review: 22-05-2026 — Tokonomix.ai

gpt-4o-2024-08-06 — illustration 2gpt-4o-2024-08-06 — illustration 3
Laatste automatische test
14 jun 2026 · 04:56 UTC · Benchmark
P50 latency
2016 ms
P95 latency
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026